基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划.pdfVIP

JournalofComputerApplications ISSN 1001．9081 2014—10．10 计算机应用，2014，34(10)：2850—2853，2885 CODEN JYIIDU http：／／www．joca．an 文章编号：1001—9081(2014)10—2850—04 doi：10．11772／j．issn．1001-9081．2014．10．2850 基于改进混合蛙跳算法的移动机器人路径规划 潘桂彬 ’，‘潘 丰，刘国栋 (江南大学 物联网工程学院，江苏 无锡 214122) ( 通信作者电子邮箱cslgpgb@126．con) 摘 要：针对混合蛙跳算法(SFLA)进行路径规划时易陷入局部最优且寻优效果较差的问题，提 出一种改进的 SFLA。改进算法在原算法的更新策略中引入欧氏距离和种群最优蛙 ，并提出一种带可调控制参数的产生新个体的方 法代替原本的随机更新操作。把路径规划问题转换为最小化问题 ，基于环境中目标和障碍物的位置定义青蛙的适应 度，机器人依次到达每次迭代中最好蛙的位置，从而实现最优路径规划。移动机器人仿真实验中，与其他算法相比，改 进后的算法成功次数由82提高到98，规划时间由9．7S减少到5．3S。实验结果表明，改进算法具有较强的安全性和 寻优性能。 关键词：混合蛙跳算法；路径规划；更新策略；适应度；移动机器人 中图分类号：TP242．6 文献标志码：A Pathplanningformobilerobotsbasedon improvedshuffledfrogleapingalgorithm PAN Guibin。，PAN Feng，LIU Guodong (SchoolofInternetofThingsEngineering,JiangnanUniversity,WuxiJiangsu214122，China) Abstract：TosolvetheproblemsthattheShuffledFrogLeapingAlgorithm (SFLA)pathplanningiseasytofallintolocal optimaandoptimizationeffectispoor，animprovedSFLAwasproposed．Euclideandistanceandthebestfrogofthepopulation wereaddedintotheoriginalalgorithm’Supdatestrategy，andamethodtogenerateanew individualwithaadjustablecontrol parameterinsteadoftheoriginalrandom updateoperationwasproposed．Thispaperfirstlytransformedtheproblem ofrobot pathplna ningintoaminimizationone，andthendefinedthefitnessofafrogbasedonthepositionoftragetnadobstaclesinthe environment．Therobotselectednadreachedthepositionofthegloballybestfrogineachiterationsuccessivelytorealizethe optimalpathplanning．Inthemobilerobot’Ssimulationexperiment，comparedwithotheralgorithms，thesuccesses’numberof theimprovedalgorithm wasincreasedfrom 82 to98．andthepath planningtimewasdecreasedfrom